Google、AWS Nitro対抗の独自開発したクラウド基盤システム「Google Titanium」投入を発表
Google、AWS Nitro対抗の独自開発したクラウド基盤システム「Google Titanium」投入を発表 Google Cloudは、同社専用に開発したカスタムチップやソフトウェアなどにより構成されるクラウド基盤システム「Titanium」の投入を、先日開催されたGoogle Cloud Next '23で発表しています。 Titaniumは、Googleが独自に開発したカスタムチップとソフトウェアから構成されたシステムです。 クラウドの基盤を構成するホスト上では、セキュリティを保証する処理、仮想化ハイパーバイザの処理、ネットワークやストレージへのアクセスや暗号化などを含むI/Oの処理などが行われます。 Titaniumを用いてクラウド基盤を構成するホストからこれらの処理をオフロードすることで、サーバの能力をより多くユーザーインスタンスに振り分けることが可能になり、全体としてクラ
Google Cloud、エンタープライズ向け高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」正式サービスとして提供開始、Amazon Aurora対抗の位置づけ
Google Cloud、エンタープライズ向け高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」正式サービスとして提供開始、Amazon Aurora対抗の位置づけ Google Cloudは、エンタープライズ向けの高性能データベースサービス「AlloyDB for PostgreSQL」を正式サービスとして提供開始しました。 AlloyDB for PostgreSQL is generally available Modernize your enterprise database workloads and build new, scalable applications. AlloyDB combines full PostgreSQL compatibility with the best of Google. Read more https://t.co/NFFBSMz
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場 Google Cloudは、BigQueryに対してMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseからニアリアルタイムで直接データのレプリケーションを可能にする新サービス「Datastream for BigQuery」をプレビューリリースしました。 オンプレミスやクラウドで稼働するMySQLやPostgreSQL、Oracle DatabaseでのOLTPによるデータ操作が、ETLツールなどを挟むことなくほぼリアルタイムでBigQueryに反映されるため、プライマリとなるデータベースのOLTP処理に負荷をかけることなく並行してBigQueryによる大規模データの分析処理が容易になります。 To stay compet
Google Cloud、動的にブロックストレージのIOPSとスループット性能をそれぞれ設定できる「Hyperdisk」など発表
Google Cloud、動的にブロックストレージのIOPSとスループット性能をそれぞれ設定できる「Hyperdisk」など発表 Google Cloudは9月9日に開催したオンラインイベント「A Spotlight on Storage」で、エンタープライズ向けに4種類のストレージサービスを発表しました。 Google Cloud Hyperdisk Google Cloud Hyperdiskは、動的に性能を変更可能なブロックストレージです。IOPSとスループットをそれぞれ独立して動的に設定変更できるため、アプリケーションを運用していくなかでストレージ性能への要求が変化した場合でも、変化に合わせたIOPSやスループットを設定できます。 Autoclass AutoclassはオブジェクトストレージであるGoogle Storageの新機能です。オブジェクトへの最終アクセス時期やポリシー
Google Cloud、Google Distributed Cloudにオンプレミス用の「Anthos on-premises」を「GDC Virtual」として統合
Google Cloud、Google Distributed Cloudにオンプレミス用の「Anthos on-premises」を「GDC Virtual」として統合 Google Cloudは、これまで同社のハイブリッドクラウド戦略を実現する製品としてオンプレミス用に提供してきた「Anthos on-premises」の製品名を「Google Distributed Cloud Virtual」（GDC Virtual）に変更し、Google Distributed Cloudブランド傘下の製品として位置づけ直すことを明らかにしました。 New update to our Google Distributed Cloud portfolio Google Distributed Cloud Virtual: a software-only solution that brings o
Google Cloud、分散クラウドを実現する「Google Distributed Cloud Edge」正式リリース。いわばGoogle Cloud版のAWS Outposts
Google Cloud、分散クラウドを実現する「Google Distributed Cloud Edge」正式リリース。いわばGoogle Cloud版のAWS Outposts Googleは、エッジでワークロードを実行可能にするハードウェアとソフトウェアのフルマネージドサービス「Google Distributed Cloud Edge」の正式リリースを発表しました。 これはいわば、Google Cloud版のAWS Outpostとも言うべきもので、Google Cloudがアプライアンスやラックを提供し、それをユーザー自身のデータセンターや通信キャリア、Googleのネットワークエッジに配置。そこでワークロードを処理することで、低レイテンシが要求されるワークロードや、クラウドへの転送が望ましくないセンシティブなデータのローカルな処理などを実現します。 エッジ用のハードウェアとし
KubernetesのPod利用料金が最大で91％値引きされる「Spot Pods for GKE Autopilot」、Google Cloudが発表
KubernetesのPod利用料金が最大で91％値引きされる「Spot Pods for GKE Autopilot」、Google Cloudが発表 Google Cloudは、Kubernetesでアプリケーションを実行するPodの料金が60％から最大91％まで値引きされる新サービス「Spot Pods for GKE Autopilot」をプレビュー版としてリリースしました。 Autopilot is already great at running stable, production-grade workloads and is backed by a Pod-level SLA—a first for GKE. Now we're introducing Spot Pods to save you money on your fault-tolerant workloads
Google、大規模分散DB「Spanner」にPostgreSQL互換インターフェイスを実装。強い一貫性で秒間10億以上のリクエストを処理可能。Google Cloud Next '21
GoogleはGoogle Cloudで提供している大規模分散データベース「Cloud Spanner」に、PostgreSQL互換のインターフェイスを実装したと発表しました。 At #GoogleCloudNext, we've announced the preview of Cloud Spanner’s PostgreSQL interface—combining the scalability & reliability of Spanner that enterprises trust with the familiarity & portability of PostgreSQL that dev teams . Take a deeper dive ↓ https://t.co/Y3xD1lDPLg — Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech
［速報］Google Distributed Cloud発表。Google Cloudの機能をオンプレミスやエッジロケーションに拡大。Google Cloud Next '21
［速報］Google Distributed Cloud発表。Google Cloudの機能をオンプレミスやエッジロケーションに拡大。Google Cloud Next '21 Googleは、Google Cloudの能力をオンプレミスやエッジロケーションにまで拡大して提供する「Google Distribute Cloud」として、 「Google Distribute Cloud Edge」と「Google Distributed Cloud Hosted」を発表しました。 日本時間で13日未明に開幕する同社のオンラインイベント「Google Cloud Next '21」で詳細が説明される予定です。 Google Distributed Cloud Hostedは、オンプレミスのデータセンターに置いたサーバ上でGoogle Cloudが提供しているデータベースや機械学習、コンテナ管
Dockerコンテナをサーバレス化する「Google Cloud Run」で、非同期処理やバックグラウンドタスクなどが実行可能に
Googleは、Dockerコンテナをサーバレスで実行するサービス「Cloud Run」の新機能として、非同期処理などを可能にする「CPU allocation on Cloud Run」機能をプレビューとして発表しました。 非同期処理などが難しかったCloud Run サーバレスコンピューティングでは一般に、何らかのイベントやリクエストをトリガーにインスタンスが起動し、処理が終わるとインスタンスが終了します。 Google CloudのCloud Runではこうした処理をDockerコンテナで実現するサービスです。HTTPやgRPCなどによるリクエストによってあらかじめ用意されていたDockerコンテナが起動し、レスポンスを返したところでDockerコンテナが終了してCPUの割り当てが解放されるようになっています。 そのため、Cloud Runでは処理を非同期にしてレスポンスを先に返し、
Google、訂正不可能なメモリエラーによるクラッシュを回避する「Memory Poisoning Recovery」をGoogle Cloudで提供へ
Google、訂正不可能なメモリエラーによるクラッシュを回避する「Memory Poisoning Recovery」をGoogle Cloudで提供へ ずっと安定して稼働していたシステムが、ある日突然エラーでクラッシュ。調べても原因が分からないので、「何らかのノイズや放射線などの影響でメモリエラーが起きたのでは？」という推測を顧客に報告した、なんて経験を持つベテランのITエンジニアは少なくないのではないでしょうか。 実際のところ、2009年のGoogleの調査では同社の本番システムにおいて、1年間で8％以上のDIMMモジュールにメモリエラーが発生していたと報告されています。想像以上にメモリエラーというのは起きているのですね。 ただし、現代のメモリとCPUなどではエラー訂正機能を備えているため、多くのメモリエラーは訂正され、システムの動作に影響を与えないようになっています。 しかし訂正しき
Dataproc ベスト プラクティス ガイド | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Dataproc は、Apache Spark、Presto、Apache Flink、Apache Hadoop など、オープンソースの分散処理プラットフォームを Google Cloud でホストするためのフルマネージド サービスです。オンプレミス クラスタとは異なり、Dataproc を使用すると、さまざまなサイズのクラスタをオンデマンドで柔軟にプロビジョニングしたり、構成したりできます。また、費用の低減やパフォーマンスの向上、クラウドで実行しているワークロードの効率的な運用管理を実現する優れた機能も利用できます。このブログ投稿では、Hadoop や Spark ベースのワークロードを実行するために Dataproc を導入する際のストレージ、コンピューティング、
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
Google クラウド巨大赤字の話
Google の Cloud セグメントが約5,880億円の巨額損失を出したというニュースを見かけた。 [TechCrunch] Google Cloudは2020年に約5880億円の損失 https://jp.techcrunch.com/2021/02/03/2021-02-02-google-cloud-lost-5-6b-in-2020/ Form 10-K はこちら。 この赤字について�身近で様々な意見を見かけたが、自分の印象と異なるものが多かったので個人的な意見を書いておきたい。 以下、 $ 1B = $ 1 Billion（10億ドル）とする。 GCP は大丈夫か？ このニュースを見て GCP 大丈夫かな？続くのかな？というのが気になる人がいると思う。むしろ何千億円の赤字なんて大丈夫かと思うのが普通だろう。 しかしながら、Cloud で何千億円の赤字を出したところで Goog
Bare Metal Solution: 世界各地の Google Cloud データセンターから提供開始 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 29 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は昨年 11 月、Bare Metal Solution を発表しました。このソリューションを使えば、クラウドへの移行に伴うリスクを低減し、全体的な費用を下げながら、Oracle データベースなどの専門的なワークロードを Google Cloud の近くで実行できます。発表以来、Google では全世界での同ソリューション提供を目指して取り組んでまいりました。本日、バージニア州アッシュバーン、フランクフルト、ロンドン、カリフォルニア州ロサンゼルス、シドニーの 5 つの地域で、Bare Metal Solution の提供を開始することを発表いたします。また、今年の年末までに、アムステルダム、サンパウロ、シンガポール、東京でも同ソリューションの提供を開始する
NALSD フラッシュカードを使用した 分散システムの設計 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 5 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 分散システムには数多くの設計方法が存在しますが、その一つにシステムの自然な拡張を考慮した設計があります。この方法では、システムがより多くのリクエストを処理していくにつれて、コンポーネントの書き換えや再設計を行います。また、概念実証から始める手法もあります。システムによってビジネスに付加価値がもたらされたら、次のバージョンがゼロから設計されます。 Google では、Non-Abstract Large System Design（NALSD）と呼ばれる手法を使用しています。NALSD は、分散コンピューティング向けの Borg クラスタ管理や Google の分散ファイル システムなど、分散システムの設計、検証、評価を行うための反復プロセスについて記述しています。最初から
Google Cloud Platform のトレーニングコース、ハンズオンを 1 か月間無料で提供 | Google Cloud 公式ブログ
COVID-19 感染拡大を受けて多くの人が在宅勤務や家庭学習に切り替えましたが、自宅にいながらスキルアップを図りたい、知識を増やしたいと考えている人もたくさんいます。こうしたご要望にお応えするため、Google Cloud Platform のトレーニング コースや Qwiklabs のハンズオンラボなどの各種学習リソースを 5 月 20 日まで無料で提供しています。 下記オンデマンド トレーニング、ハンズオンラボよりご希望のトレーニングをお選びいただけますので、是非ご活用ください。 Qwiklabs Pluralsight（英語のみ） Coursera お申し込み、詳細はこちらをご覧ください。 また、Google Cloud では、オンデマンド トレーニングやハンズオンラボ以外に、ウェビナーもご提供しております。各トレーニングリソースについては以下をご覧ください。 オンデマンド トレー
BigQueryでマテリアライズドビューが提供開始、プレビューとして。複雑なクエリをより高速に実行可能
BigQueryでマテリアライズドビューが提供開始、プレビューとして。複雑なクエリをより高速に実行可能 Google Cloudのデータウエアハウス向けデータベースであるBigQueryに「マテリアライズドビュー」機能がプレリリース版として追加されました。 一般にリレーショナルデータベースにおける「ビュー」とは、仮想的なテーブルのようなものとされます。これによって、BIツールを使ってデータベースへ検索を実行する際などに、複雑なテーブル構成を隠蔽して分かりやすい構成のビューだけを見せたり、特定のユーザーにアクセスを許すビューだけを見せる、といったことが可能になります。 通常のビューは仮想的な存在であり実体を持たないため、ビューに対するクエリは実際にはビューを構成するテーブルに対するクエリに分解され、実行され、結果が返されます。 一方、マテリアライズドビューはテーブルのように実体を持つビューと
Google Cloudの主要サービスが10時間ものあいだ障害発生。原因は分散アクセスコントロールへの大量の変更要求が引き起こしたメモリ不足
Google Cloudの主要サービスが10時間ものあいだ障害発生。原因は分散アクセスコントロールへの大量の変更要求が引き起こしたメモリ不足 Google Cloudは、米国太平洋時間の3月26日木曜日16時50分（日本時間27日金曜日 午前8時50分）頃から約10時間ほどのあいだ、Google Compute EngineやCloud Storage、Cloud SQLなどをはじめとする主要なサービスで障害を起こしていました。 受けた影響はリージョンごとに異なりますが、ほぼすべてのリージョンで何らかの影響を受けたようです。 Googleはその原因についての調査結果を発表。原因はGoogle Cloud内部でアクセスコントロールを司る部分に障害が発生したことだったと説明しました。 アイデンティティマネジメントへの大量の更新要求がキャッシュサーバの障害に クラウド内部では、APIへのアクセス
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google Cloud 公式ブログ
